基础模型只是整个人工智能应用架构中的一小部分。今年,围绕大模型的工程化体系不断成熟,AI原生应用的架构实践往前迈出了一大步。检索增强生成(RAG)、智能体,甚至多智能体工作流等工程化技术得到了快速发展。如果把大模型比作操作系统,那么智能体就像是APP。智能体以大模型为智能中枢,融合规划、记忆和工具调用等能力,在众多领域初步展现出巨大潜力。人工智能的工程化技术,看似技术含量不高,实则至关重要,它是联结前沿技术和用户实际场景的桥梁,在降低幻觉、提升应用效果的同时,能显著降低用户使用大模型的门槛。互联网大厂纷纷推出了MaaS服务和智能体开发平台。但总体上看,人工智能应用服务领域的企业仍然不够多、不够强。我们正在与大厂合作,积极培育大模型服务提供商生态。
基座模型不断进步和工程化持续成熟,为“人工智能+”铺平了道路。我们看到,今年随着国家实施人工智能+行动,大力推动人工智能赋能新型工业化,大模型在工业领域的应用案例越来越多,我们统计发现,价值链两端率先启动。在工业领域的源头创新方面,大模型在软件开发中的应用最为广泛,材料和药物研发、仿真设计等也在探索,AI提升研发效能方面的成效初现。在后端场景中,企业管理、客户服务、市场营销这三个场景,充分发挥了当前大模型的强项,成为各类企业较为普遍的入门场景。此外,消费端办公助手、智能搜索等应用量大面广,有望极大提升企业员工的人效,同样也是人工智能赋能实体经济的重要方向。当然,“人工智能+”还处于初期,政府部门和企业要应用人工智能,也是一项系统工程,不仅需要持续夯实数字化基础,更需要加快理念、组织和流程等变革。